La carrera de la IA: ruido, realidad y lo que debería importar a nuestras empresas e inversores

Un amigo me mandó el otro día un enlace de X. Alguien afirmaba, con la contundencia habitual de las redes sociales, que un nuevo modelo chino acababa de «destrozar» a todos los grandes LLMs del mercado. Le respondí con lo que llevo meses comprobando en primera persona: “no te fíes cuando dicen que hay un modelo nuevo que lo destroza todo. Casi nunca es así.”

Pero la conversación que siguió me pareció mucho más interesante que la pregunta que la provocó. Esta industria tiene un ritual habitual cuando alguien lanza un modelo. Se publican unos benchmarks impresionantes, y Twitter se llena de proclamas sobre el nuevo rey de la inteligencia artificial. Dos semanas después, llega el siguiente.

Llevaba días probando DeepSeek V4, el modelo chino que la semana pasada fue proclamado líder de los rankings. Y mi conclusión fue la misma que la semana anterior con Kimi K2.6,de Moonshot AI. Son modelos muy buenos, pero no mejor que Claude para trabajo profesional exigente. Los benchmarks capturan momentos. El uso sostenido revela otra cosa. Sin embargo sí son mejores que el Claude de hace 6 meses. Los modelos de código abierto (que una empresa puede correr gratuitamente en sus sistemas) van un poco por detrás, pero llegan.

Mi comentario a mi amigo fue el obvio a la vista de este patrón. Cuando esta tecnología madure y su rendimiento llegue a una asíntota, la IA (en rigor, los LLMs) se comoditizarán. Cuando hay una meta, y siempre la hay, todos terminan llegando.

Esto importa porque las empresas están tomando decisiones estratégicas —de inversión, de arquitectura tecnológica, de talento— en función de titulares que caducan en días. Y eso es un error caro.

Dicho lo anterior, sería un error subestimar lo que está ocurriendo. China no está jugando a ser segundo. Según un estudio del MIT y Hugging Face, los modelos de inteligencia artificial de origen chino ya acumulan el 17% de las descargas globales (de modelos de código abierto), por encima del 15,8% de los americanos. DeepSeek, Qwen de Alibaba, Kimi de Moonshot hacen lanzamientos relevantes cada pocas semanas, con precios muy por debajo de los modelos occidentales y rendimiento muy competitivos.

«Quien pone los cimientos, pone las reglas»

La estrategia china tiene una lógica geopolítica. Su plan es inundar el mundo con tecnología de IA abierta, gratuita y de calidad para que los desarrolladores de Lagos, Yakarta o Buenos Aires construyan sobre cimientos chinos. Quien pone los cimientos, pone las reglas. La versión del siglo XXI de la Ruta de la Seda, primero la infraestructura, luego la influencia.

Frente a esto, Europa tiene a Mistral. Un activo real, técnicamente sólido, desarrollado al amparo del plan France 2030 con el que Macron apostó por crear campeones europeos de inteligencia artificial. Pero en su última gran ronda —1.700 millones de euros en Serie C, con valoración postmoney de 11.700 millones— el liderazgo lo asume ASML desde Holanda, con Nvidia y fondos americanos como a16z o DST acompañando. Los fundadores mantienen el timón, pero cada vez más diluido. Si en Europa se quieren escalar negocios tecnológicos, hoy es casi imprescindible ir a buscar el dinero fuera. Mientras tanto, el debate público sobre inversión tecnológica brilla por su ausencia.

Mi amigo me preguntó a la vista de mi respuesta: “si esto se comoditiza, ¿cómo van a pagar la deuda y dar rentabilidad al capital?”

«El modelo de negocio basado en cobrar por acceso a un chatbot no tiene futuro como negocio de márgenes altos»

Es la pregunta del millón en este sector. OpenAI cerró 2025 con 13.100 millones de dólares en ingresos reales y más de 900 millones de usuarios semanales. Y aun así seguirá perdiendo dinero en 2026 y en cada uno de los ejercicios siguientes. Acaba de cerrar la mayor ronda de financiación de la historia de Silicon Valley —122.000 millones de dólares anclados por Amazon, Nvidia y SoftBank— elevando su valoración a 852.000 millones. HSBC estima que, aun así, necesitará 207.000 millones adicionales hasta 2030 para sostenerse, y proyecta que ni siquiera ese año cerrará en flujo de caja positivo. La rentabilidad, según los propios documentos internos de la compañía, no llega antes, y dependerá en buena parte de la venta de publicidad. Veremos…

En China eso no es un problema. Cuando el objetivo es geopolítico el Estado puede absorber pérdidas que ningún inversor privado toleraría. En Estados Unidos y en Europa, el capital privado espera retorno. Y el retorno, en un mercado donde la tecnología se está abaratando a toda velocidad, es cada vez más difícil de justificar con los modelos de negocio actuales.

OpenAI y Anthropic tendrán que reinventarse y aportar más valor de otra manera. Agentes especializados, integración profunda en procesos empresariales, datos exclusivos de entrenamiento, son algunas de las posibles vía que se están contemplando. El modelo de negocio basado en cobrar por acceso a un chatbot no tiene futuro como negocio de márgenes altos. La diferenciación tendrá que venir de la capa aplicada, no del modelo base. Quien siga vendiendo acceso a inteligencia artificial genérica en 2027 estará vendiendo agua en un mercado inundado.